Belirsizlikle Güçlendirilen Uzman Bir Sistem

Yapay Zeka topluluğu, akıllı davranış sergileyen bilgisayar programları oluşturarak insan zekasını anlamaya çalıştı. Zeka, bir problem çözme yeteneği olarak algılanıyordu. Çoğu insan probleminin matematiksel çözümlerden çok mantıklı çözümlere sahip olduğu görüldü. Bir hastalığın teşhisi neredeyse hiç hesaplanamıyordu. Bir hastanın bir grup semptomu varsa, o zaman belirli bir hastalığı vardı. Ancak böyle bir muhakeme, önceden bilgi gerektiriyordu. Programların, hastalığın belirli bir semptom grubu sergilediği bilgisine sahip olması gerekiyordu. AI topluluğu için, Uzmanların zihninde bulunan bu belirsiz bilgi, ders kitabı bilgisinden üstündü. Bu yüzden bu tür sorunları çözen programlara Uzman Sistemler adını verdiler.

Expert Systems, teşhis, planlama, programlama, konfigürasyon ve tasarım dahil olmak üzere hedefe yönelik problem çözme görevlerini yönetti. Bilgi temsilinin bir yöntemi, If, then … kuralları aracılığıydı. Bir kuralın If kısmı karşılandığında, kuralın O zaman kısmı sonlandırılır. Bunlar kural tabanlı Uzman Sistemler haline geldi. Ancak bilgi bazen gerçeklere dayanıyordu, bazen de belirsizdi. Olgusal bilginin, somut kurallardan net sonuçların çıkarılabildiği ilişkilerde açık nedenleri vardı. Ağrı, bir hastalığın semptomlarından biridir. Hastalık her zaman ağrı gösteriyorsa, ağrı hastalığa işaret ediyordu. Ancak belirsiz ve yargılayıcı bilgi sezgisel bilgi olarak adlandırıldı. Daha çok bir sanattı. Ağrı semptomu, mekanik olarak ara sıra ağrı gösteren hastalıkları işaret edemiyordu. Belirsizlik somut yanıtlar vermedi.

AI topluluğu, bu sorunu istatistiksel veya sezgisel bir belirsizlik analizi önererek çözmeye çalıştı. Olasılıklar, gerçek sayılarla veya gerçek değerli vektörlerle temsil edildi. Vektörler, farklı bulanık kavramlarla değerlendirildi. Ölçümlerin bileşenleri, sayısal değerlerin temeli verilerek listelenmiştir. Varyans kombinasyonunu hesaplamaya yönelik yöntemler kullanılarak varyasyonlar birleştirildi. Birleşik belirsizlik ve bileşenleri standart sapmalar şeklinde ifade edildi. Belirsizliğe, bir hastalığın teşhisinde pek yararlı olmayan matematiksel bir ifade verildi.

İnsan zihni, belirsizliği değerlendirmek için matematiksel ilişkileri hesaplamadı. Zihin, belirli bir semptomun bir olasılığa işaret ettiğini biliyordu, çünkü kalıpları anında tanımlamak için sezgiyi, bir eleme sürecini kullandı. Diğer birçok olasılığı ortadan kaldırdıkları için belirsiz bilgiler bir eleme süreci için çok yararlıydı. Hastanın ağrısı yoksa, sürekli ağrı gösteren tüm hastalıklar ortadan kaldırılabilir. Bazen ağrı gösteren hastalıklar korunmuştur. Daha fazla semptom, büyük ölçüde azaltılmış bir veritabanından tanımlanmaya yardımcı oldu. Daha küçük bir gruptan seçim yapmak daha kolaydı. Belirsizlik, bir eleme süreci için çok faydalı olabilir.

Sezgi, tüm veritabanını değerlendiren ve uymayan her bağlamı ortadan kaldıran bir algoritmaydı. Bu algoritma, bir hastalığı tanımak, bir içtihat yasasını belirlemek veya karmaşık bir makinenin sorunlarını teşhis etmek için hızlı bir şekilde hareket eden Uzman Sistemlere güç sağladı. Anlık, bütünsel ve mantıklıydı. Bir santralin çoklu parametrelerinde olduğu gibi birkaç paralel yanıt sunulabilirse, tanıma anında gerçekleşir. Milyonlarca parametrenin aynı anda sunulduğu zihin için gerçek zamanlı örüntü tanıma pratikti. Ve eleme, belirsiz hesaplamalara başvurmadan, belirsizliği kesin bir şekilde ele alabilecek anahtar idi.